Stage Ingénieur R&D, modélisation IA des procédés de mise en forme à chaud d'alliages de Zr F/H
Il y a 7 jours
Barberaz, Rhône-Alpes, France
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Dans le cadre des projets de R&D sur les procédés de mise en forme d’alliages de zirconium, votre stage aura pour objectif de développer des méta-modèles (ou « surrogate models ») des procédés de mise en forme à chaud d’alliages de Zr (forgeage, filage, laminage) et de les valider par comparaison aux modèles de référence et aux données industrielles. Ce stage intègrera en particulier :
* La prise en main des modèles éléments finis de référence (logiciel FORGE) et des modèles analytiques rapides (python) déjà existants.
* L’analyse et la validation des bases de données de résultats issus de ces modèles et si nécessaire leur extension.
* Le développement de méta-modèles de type IA (réseau de neurones ou autre) entraînés sur les bases de données de résultats des modèles de référence.
* La validation de ces méta-modèles par comparaison aux modèles de référence et aux données industrielles (efforts, températures, …).
* La formation des utilisateurs à l’entraînement et à l’utilisation des méta-modèles développés. Diplôme préparé : Bac +5 Domaines de compétence : Intelligence Artificielle (réseaux de neurones et méta-modèles) / Code sous Python / Simulation des procédés de mise en forme / Mécanique / Thermique / Science des matériaux métalliques \n\n Diplôme préparé : Bac +5 Domaines de compétence : Intelligence Artificielle (réseaux de neurones et méta-modèles) / Code sous Python / Simulation des procédés de mise en forme / Mécanique / Thermique / Science des matériaux métalliques
* La prise en main des modèles éléments finis de référence (logiciel FORGE) et des modèles analytiques rapides (python) déjà existants.
* L’analyse et la validation des bases de données de résultats issus de ces modèles et si nécessaire leur extension.
* Le développement de méta-modèles de type IA (réseau de neurones ou autre) entraînés sur les bases de données de résultats des modèles de référence.
* La validation de ces méta-modèles par comparaison aux modèles de référence et aux données industrielles (efforts, températures, …).
* La formation des utilisateurs à l’entraînement et à l’utilisation des méta-modèles développés. Diplôme préparé : Bac +5 Domaines de compétence : Intelligence Artificielle (réseaux de neurones et méta-modèles) / Code sous Python / Simulation des procédés de mise en forme / Mécanique / Thermique / Science des matériaux métalliques \n\n Diplôme préparé : Bac +5 Domaines de compétence : Intelligence Artificielle (réseaux de neurones et méta-modèles) / Code sous Python / Simulation des procédés de mise en forme / Mécanique / Thermique / Science des matériaux métalliques